2025. 6. 12. 10:22ㆍ카테고리 없음
📋 목차
비주류 프로그래밍 언어와 프레임워크로 만든 포트폴리오는 채용담당자들에게 강력한 인상을 남길 수 있어요. Rust로 만든 고성능 웹 서버, Elixir로 구축한 실시간 채팅 시스템, 또는 Julia로 개발한 데이터 분석 도구 같은 프로젝트들은 다른 지원자들과 확실한 차별화를 만들어낸답니다. 특히 2025년 현재 AI와 클라우드 네이티브 기술이 주목받으면서, 이런 특화된 기술 스택의 가치가 더욱 높아지고 있어요.
비주류 기술로 포트폴리오를 만들 때의 가장 큰 장점은 기술적 깊이를 보여줄 수 있다는 점이에요. 단순히 프레임워크를 사용하는 것이 아니라, 언어의 철학과 설계 원칙을 이해하고 적절한 상황에 적용할 수 있는 능력을 증명할 수 있거든요. 오늘은 실제로 구현 가능하고 임팩트 있는 포트폴리오 프로젝트 아이디어들을 소개해드릴게요!
🎯 포트폴리오 기획 전략
비주류 기술로 포트폴리오를 만들 때는 전략적 접근이 필수예요. 무작정 새로운 기술을 써보는 것이 아니라, 그 기술이 해결하는 문제와 제공하는 가치를 명확히 보여줄 수 있는 프로젝트를 기획해야 해요. 예를 들어, Rust로 프로젝트를 만든다면 메모리 안전성과 성능이 중요한 시나리오를 선택하는 것이 좋답니다. 파일 압축 도구나 네트워크 프록시 같은 프로젝트가 적합하죠.
타겟 회사와 포지션에 맞는 기술 선택도 중요해요. 핀테크 회사를 지원한다면 Clojure나 Haskell 같은 함수형 언어로 금융 데이터 처리 시스템을 만드는 것이 효과적이고, 게임 회사라면 Rust나 C++로 고성능 게임 엔진 컴포넌트를 개발하는 것이 좋아요. 스타트업을 타겟으로 한다면 Go나 Elixir로 확장 가능한 백엔드 시스템을 보여주는 것이 인상적일 거예요.
프로젝트의 규모와 복잡도도 신중히 결정해야 해요. 너무 간단하면 기술적 깊이를 보여주기 어렵고, 너무 복잡하면 완성하기 어려우니까요. 적절한 선은 2-3주 정도의 시간을 투자해서 완성할 수 있으면서도, 해당 기술의 핵심 특징을 활용할 수 있는 수준이에요. 예를 들어, Phoenix LiveView로 실시간 협업 도구를 만든다면 채팅과 문서 편집 기능 정도가 적당한 범위랍니다.
내가 생각했을 때 가장 중요한 것은 스토리텔링이에요. 단순히 기술적 구현만 보여주는 것이 아니라, 왜 이 기술을 선택했는지, 어떤 문제를 해결하려고 했는지, 그 과정에서 어떤 어려움이 있었고 어떻게 해결했는지를 명확하게 설명할 수 있어야 해요. 이런 스토리가 있어야 면접에서도 자신감 있게 설명할 수 있답니다.
📋 포트폴리오 기획 단계별 가이드
| 단계 | 주요 활동 | 기간 | 산출물 |
|---|---|---|---|
| 조사 | 기술 분석, 시장 조사 | 3-5일 | 기술 선정 보고서 |
| 기획 | 아이디어 구체화 | 1주 | 프로젝트 계획서 |
| 설계 | 아키텍처 설계 | 3-5일 | 시스템 설계서 |
| 구현 | 코딩 및 테스트 | 2-3주 | 완성된 프로젝트 |
체계적인 기획을 통해 완성도 높은 포트폴리오를 만들 수 있어요. 특히 문서화와 코드 품질에 신경 쓰면 더욱 전문적인 인상을 줄 수 있답니다! 🎯
🌐 웹 프로젝트 아이디어
웹 개발 분야에서 비주류 기술로 만들 수 있는 인상적인 프로젝트들이 정말 많아요. Phoenix LiveView로 만드는 실시간 협업 도구는 대표적인 아이디어 중 하나인데, Google Docs 같은 기능을 JavaScript 프레임워크 없이도 구현할 수 있어서 정말 혁신적이에요. 웹소켓 연결 관리, 동시 편집 충돌 해결, 실시간 커서 추적 같은 복잡한 기능들을 Elixir의 Actor 모델로 우아하게 처리할 수 있답니다.
Rust와 WebAssembly를 활용한 고성능 이미지 편집기도 매우 흥미로운 프로젝트예요. 브라우저에서 실행되면서도 네이티브 앱 수준의 성능을 제공할 수 있거든요. 이미지 필터링, 크기 조정, 포맷 변환 같은 작업을 Rust로 구현하고 WASM으로 컴파일하면, JavaScript로는 불가능한 성능을 달성할 수 있어요. Photopea나 Canva 같은 서비스들도 이런 기술을 부분적으로 활용하고 있답니다.
SvelteKit으로 만드는 개인 블로그 플랫폼도 좋은 아이디어예요. 정적 사이트 생성과 서버 사이드 렌더링을 모두 지원하면서도 매우 빠른 성능을 제공할 수 있거든요. 마크다운 에디터, 태그 시스템, 검색 기능, RSS 피드 생성 같은 기능들을 포함하면서도 번들 크기는 기존 React 기반 블로그보다 훨씬 작게 만들 수 있어요.
Fresh와 Deno를 사용한 서버리스 API 플랫폼도 트렌디한 프로젝트예요. TypeScript를 네이티브로 지원하고 Node.js보다 빠른 시작 시간을 가지는 Deno의 특성을 활용해서, 간단한 REST API를 빠르게 배포할 수 있는 플랫폼을 만들 수 있답니다. 엣지 컴퓨팅과 잘 맞아서 전 세계 어디서든 빠른 응답 시간을 제공할 수 있어요.
🚀 웹 프로젝트 기술 스택 조합
| 프로젝트 | 프론트엔드 | 백엔드 | 특별 기능 |
|---|---|---|---|
| 실시간 협업 도구 | Phoenix LiveView | Elixir | 동시 편집, 실시간 동기화 |
| 이미지 편집기 | Vanilla JS + WASM | Rust | 고성능 이미지 처리 |
| 블로그 플랫폼 | SvelteKit | Node.js | SSG + SSR 하이브리드 |
| API 플랫폼 | Fresh | Deno | 엣지 컴퓨팅 최적화 |
웹 프로젝트를 기획할 때는 기술의 독특한 장점을 잘 활용할 수 있는 아이디어를 선택하는 것이 중요해요. 단순히 새로운 기술을 써보는 것이 아니라 그 기술만이 제공할 수 있는 가치를 보여주세요! 🌟
📱 모바일 앱 개발
모바일 앱 개발에서 비주류 기술을 활용하면 정말 인상적인 포트폴리오를 만들 수 있어요. Flutter로 만드는 크로스플랫폼 피트니스 트래커는 대표적인 아이디어 중 하나인데, Dart 언어의 강력한 비동기 처리 능력과 Flutter의 네이티브 성능을 모두 보여줄 수 있거든요. 걸음 수 측정, 운동 기록, 칼로리 계산 등의 기능을 하나의 코드베이스로 iOS와 Android에서 모두 구현할 수 있답니다.
React Native와 차별화되는 Flutter의 가장 큰 장점은 위젯 기반의 선언적 UI와 Hot Reload 기능이에요. 복잡한 애니메이션이나 커스텀 UI 컴포넌트를 만들 때 그 진가가 발휘되거든요. 예를 들어, 음악 플레이어 앱을 만든다면 파형 시각화, 앨범 아트 애니메이션, 제스처 기반 컨트롤 같은 기능들을 매끄럽게 구현할 수 있어요.
.NET MAUI로 만드는 엔터프라이즈 앱도 좋은 포트폴리오 아이디어예요. 특히 기업용 도구나 업무 관리 앱 같은 프로젝트에서 MAUI의 강점이 잘 드러나거든요. Active Directory 연동, Office 365 통합, Azure 클라우드 서비스 연결 같은 기업 환경에 특화된 기능들을 쉽게 구현할 수 있어요. C# 개발자라면 기존 지식을 활용하면서도 모바일 개발 역량을 보여줄 수 있답니다.
Ionic으로 만드는 하이브리드 앱도 흥미로운 선택이에요. 웹 기술을 그대로 활용하면서도 네이티브 기능에 접근할 수 있거든요. 특히 PWA(Progressive Web App) 기능을 활용하면 앱 스토어 배포 없이도 모바일 웹에서 앱과 같은 경험을 제공할 수 있어요. 예를 들어, 날씨 앱을 만든다면 오프라인 캐싱, 푸시 알림, 위치 기반 서비스를 모두 웹 기술로 구현할 수 있답니다.
📲 모바일 프로젝트 아이디어
| 프레임워크 | 프로젝트 아이디어 | 핵심 기능 | 차별화 포인트 |
|---|---|---|---|
| Flutter | 피트니스 트래커 | 운동 기록, 분석 | 커스텀 애니메이션 |
| .NET MAUI | 업무 관리 앱 | 프로젝트 관리 | Azure 통합 |
| Ionic | 날씨 앱 | 날씨 예보, 알림 | PWA 지원 |
| Kotlin Multiplatform | 가계부 앱 | 수입/지출 관리 | 네이티브 성능 |
모바일 앱 포트폴리오를 만들 때는 실제 앱 스토어에 배포해보는 것을 추천드려요. 배포 과정에서 얻는 경험과 실제 사용자 피드백은 정말 값진 자산이 될 수 있거든요! 📱
📊 데이터 분석 프로젝트
데이터 분석 분야에서 비주류 언어로 만드는 포트폴리오는 정말 임팩트가 커요. Julia로 만드는 주식 시장 분석 도구는 대표적인 예시인데, Python보다 10-100배 빠른 수치 계산 성능을 보여줄 수 있거든요. 실시간 주가 데이터를 수집하고, 복잡한 기술 지표를 계산하며, 백테스팅을 통한 전략 검증까지 하나의 시스템으로 구현할 수 있답니다. 특히 몬테카르로 시뮬레이션 같은 계산 집약적 작업에서 Julia의 진가가 발휘돼요.
R을 활용한 바이오인포매틱스 프로젝트도 매우 흥미로워요. 유전자 데이터 분석, 단백질 구조 예측, 약물 상호작용 분석 같은 생명과학 분야의 복잡한 데이터를 처리할 수 있거든요. R의 풍부한 바이오인포매틱스 패키지들을 활용하면 전문적인 수준의 분석 도구를 만들 수 있어요. 예를 들어, COVID-19 바이러스 변이 추적 시스템을 만든다면 정말 시의적절하고 의미 있는 프로젝트가 될 것 같아요.
APL로 만드는 금융 리스크 분석 도구도 독특한 포트폴리오가 될 수 있어요. APL의 배열 중심 프로그래밍 특성을 활용하면 복잡한 행렬 연산을 매우 간결하게 표현할 수 있거든요. VaR(Value at Risk) 계산, 포트폴리오 최적화, 신용 위험 모델링 같은 금융 수학 문제들을 한 줄의 APL 코드로 해결할 수 있는 경우가 많답니다. 물론 가독성이 떨어진다는 단점이 있지만, 그만큼 인상적이기도 해요.
Nim으로 만드는 고성능 데이터 처리 파이프라인도 좋은 아이디어예요. Python의 문법과 C의 성능을 동시에 제공하는 Nim의 특성을 활용해서, 대용량 로그 분석이나 실시간 스트림 처리 시스템을 구축할 수 있거든요. Apache Kafka와 연동해서 실시간 데이터를 처리하고, 분석 결과를 대시보드로 시각화하는 완전한 시스템을 만들 수 있답니다.
📈 데이터 분석 프로젝트 구성
| 언어 | 프로젝트 유형 | 핵심 기술 | 성능 장점 |
|---|---|---|---|
| Julia | 주식 분석 도구 | 수치 계산, 백테스팅 | Python 대비 100배 빠름 |
| R | 바이오인포매틱스 | 유전자 분석 | 전문 패키지 풍부 |
| APL | 금융 리스크 분석 | 배열 연산 | 표현력 극대화 |
| Nim | 실시간 데이터 처리 | 스트림 처리 | C급 성능 |
데이터 분석 프로젝트를 만들 때는 실제 데이터를 사용하고, 분석 결과에 대한 해석과 인사이트를 포함하는 것이 중요해요. 단순히 기술적 구현만 보여주는 것이 아니라 비즈니스 가치를 창출할 수 있다는 것을 증명해야 해요! 📊
⚙️ 시스템 도구 제작
시스템 프로그래밍 분야에서 비주류 언어로 만든 도구들은 정말 인상적인 포트폴리오가 될 수 있어요. Rust로 만드는 파일 압축 도구는 대표적인 예시인데, 메모리 안전성과 높은 성능을 동시에 보여줄 수 있거든요. 7-Zip이나 WinRAR 같은 기존 도구들과 비교해서 압축률과 속도를 벤치마크하고, 결과를 그래프로 시각화하면 매우 설득력 있는 포트폴리오가 될 거예요. 특히 멀티스레딩을 활용한 병렬 압축 기능을 구현하면 Rust의 소유권 시스템 이해도를 잘 보여줄 수 있답니다.
Go로 만드는 로드 밸런서도 훌륭한 시스템 도구 프로젝트예요. 여러 백엔드 서버로 트래픽을 분산하고, 헬스 체크를 통해 장애 서버를 자동으로 제외하며, 다양한 로드 밸런싱 알고리즘을 지원하는 도구를 만들 수 있거든요. Go의 고루틴을 활용하면 수천 개의 동시 연결을 효율적으로 처리할 수 있고, 간단한 설정 파일로 동작하는 사용자 친화적인 인터페이스도 만들 수 있어요.
Zig로 만드는 메모리 프로파일러도 독창적인 프로젝트가 될 수 있어요. Zig의 컴파일 타임 프로그래밍 기능을 활용해서 메모리 할당과 해제를 추적하고, 메모리 누수나 이중 해제 같은 문제를 탐지하는 도구를 만들 수 있거든요. Valgrind나 AddressSanitizer 같은 기존 도구들과 차별화되는 기능을 추가하면 더욱 인상적일 거예요.
Crystal로 만드는 웹 크롤러도 흥미로운 아이디어예요. Ruby와 비슷한 문법을 가지면서도 정적 타입 검사와 네이티브 성능을 제공하는 Crystal의 특성을 활용할 수 있거든요. 대규모 웹사이트를 빠르게 크롤링하면서도 메모리 사용량을 최소화하고, robots.txt 준수나 rate limiting 같은 윤리적 크롤링 기능도 포함할 수 있어요. 크롤링한 데이터를 JSON이나 CSV로 내보내는 기능까지 추가하면 완성도 높은 도구가 될 것 같아요.
🛠️ 시스템 도구 개발 분야
| 언어 | 도구 유형 | 핵심 기능 | 기술적 특징 |
|---|---|---|---|
| Rust | 파일 압축기 | 고효율 압축 | 메모리 안전성 |
| Go | 로드 밸런서 | 트래픽 분산 | 고동시성 처리 |
| Zig | 메모리 프로파일러 | 메모리 추적 | 컴파일타임 최적화 |
| Crystal | 웹 크롤러 | 데이터 수집 | Ruby 유사 문법 |
시스템 도구를 만들 때는 실제 사용 사례와 성능 비교 자료를 포함하는 것이 중요해요. 기존 도구들과의 벤치마크 결과나 메모리 사용량 분석 같은 데이터가 있으면 더욱 설득력 있는 포트폴리오가 될 수 있답니다! ⚙️
🤝 오픈소스 기여 방법
오픈소스 기여는 비주류 기술 포트폴리오에서 정말 중요한 부분이에요. 특히 비주류 언어들은 커뮤니티 규모가 작아서 개인의 기여가 더 큰 임팩트를 만들 수 있거든요. Rust 생태계에 기여하는 것부터 시작해보면 좋을 것 같아요. 예를 들어, 기존 크레이트(crate)의 버그를 수정하거나 새로운 기능을 추가하는 것부터 시작할 수 있어요. Cargo.io에서 다운로드 수가 많은 라이브러리들의 이슈를 살펴보고, 초보자도 해결할 수 있는 'good first issue' 태그가 달린 것들을 찾아보세요.
새로운 라이브러리나 도구를 만들어서 오픈소스로 공개하는 것도 좋은 방법이에요. 예를 들어, Go로 특정 문제를 해결하는 CLI 도구를 만들거나, Julia로 특화된 수학 함수 라이브러리를 개발할 수 있어요. 중요한 것은 실제로 사용할 만한 가치가 있는 것을 만드는 거예요. 문서화도 철저히 하고, 예제 코드와 테스트 케이스도 포함해야 해요. GitHub Actions를 활용해서 CI/CD 파이프라인도 구축하면 더욱 전문적인 프로젝트가 될 수 있답니다.
기존 프로젝트의 문서화 개선도 중요한 기여예요. 특히 비주류 언어들은 영어가 아닌 언어로 된 문서가 부족한 경우가 많거든요. 한국어 번역이나 튜토리얼 작성, 예제 코드 추가 같은 작업들도 매우 가치 있는 기여랍니다. Phoenix나 Elixir 관련 한국어 가이드를 작성하거나, Rust 초보자를 위한 실습 예제를 만드는 것도 좋은 아이디어예요.
컨퍼런스 발표나 블로그 포스팅을 통한 지식 공유도 오픈소스 기여의 한 형태예요. RustConf, ElixirConf 같은 언어별 컨퍼런스나 지역 밋업에서 발표하는 경험은 정말 값지거든요. 한국에서도 각 언어별 사용자 모임들이 활발하게 운영되고 있으니 참여해보세요. 온라인 발표도 좋은 옵션이에요. YouTube나 개인 블로그를 통해 학습한 내용을 정리해서 공유하면 다른 개발자들에게 도움이 될 수 있답니다.
🌟 오픈소스 기여 유형별 가이드
| 기여 유형 | 난이도 | 시간 투자 | 임팩트 |
|---|---|---|---|
| 버그 수정 | 초급 | 1-3일 | 보통 |
| 새 기능 추가 | 중급 | 1-2주 | 높음 |
| 새 프로젝트 | 고급 | 1-3개월 | 매우 높음 |
| 문서화 | 초급 | 3-7일 | 높음 |
오픈소스 기여는 단순히 코드를 작성하는 것 이상의 의미가 있어요. 커뮤니티와 소통하고, 코드 리뷰를 통해 학습하며, 전 세계 개발자들과 협업하는 경험을 쌓을 수 있답니다! 🌟
💼 취업 활용 전략
비주류 기술 포트폴리오를 취업에 활용할 때는 전략적 접근이 필요해요. 가장 중요한 것은 해당 기술을 왜 선택했는지에 대한 명확한 스토리를 만드는 것이에요. 단순히 "새로운 기술을 배워보고 싶어서"라고 하면 안 되고, 구체적인 문제 해결 목적이 있어야 해요. 예를 들어, "기존 Python 기반 시스템의 성능 한계를 극복하기 위해 Rust를 선택했고, 그 결과 10배 향상된 성능을 달성했다"는 식으로 설명할 수 있어야 답니다.
회사별 맞춤형 포트폴리오 준비도 중요해요. 핀테크 회사에 지원한다면 Clojure나 Haskell로 만든 금융 데이터 처리 시스템을 강조하고, 게임 회사라면 Rust로 만든 고성능 엔진 컴포넌트를 부각시키는 거예요. 각 회사의 기술 스택과 해결하고자 하는 문제를 미리 조사해서, 그에 맞는 프로젝트를 선별해서 보여주는 것이 효과적이랍니다.
면접 준비에서는 기술적 깊이와 비즈니스 가치를 모두 설명할 수 있어야 해요. 예를 들어, Go로 만든 마이크로서비스에 대해 설명할 때는 고루틴의 작동 원리나 가비지 컬렉터의 특성 같은 기술적 세부사항과 함께, 서버 비용 절약이나 개발 생산성 향상 같은 비즈니스 임팩트도 함께 언급해야 해요. 수치로 표현할 수 있는 성과가 있다면 더욱 좋고요.
GitHub 프로필 최적화도 중요한 부분이에요. README 파일을 잘 작성하고, 프로젝트별로 명확한 설명과 사용법을 포함해야 해요. 특히 비주류 기술로 만든 프로젝트는 실행 방법이나 의존성 설치가 복잡할 수 있으니 더욱 친절한 가이드가 필요해요. Docker를 활용해서 쉽게 실행할 수 있는 환경을 제공하거나, 온라인 데모 사이트를 만들어서 바로 확인할 수 있도록 하는 것도 좋은 방법이랍니다.
💼 취업 전략 단계별 체크리스트
| 단계 | 핵심 활동 | 준비 기간 | 성공 포인트 |
|---|---|---|---|
| 포트폴리오 정리 | 프로젝트 선별 및 문서화 | 2-3주 | 스토리텔링 |
| 회사 조사 | 기술 스택 분석 | 1주 | 맞춤형 준비 |
| 면접 준비 | 기술 설명 연습 | 1-2주 | 깊이 있는 이해 |
| 온라인 프로필 | GitHub, 블로그 최적화 | 지속적 | 전문성 어필 |
취업에서 가장 중요한 것은 기술 자체가 아니라 그 기술로 어떤 문제를 해결했고, 어떤 가치를 만들어냈는지를 보여주는 것이에요. 비주류 기술이라는 차별화 요소를 잘 활용하면 분명 좋은 결과가 있을 거예요! 💪
❓ FAQ
Q1. 비주류 기술로만 포트폴리오를 구성해도 괜찮을까요?
A1. 비주류 기술과 주류 기술을 적절히 섞는 것이 좋아요. 비주류 기술로는 차별화를 보여주고, 주류 기술로는 안정성을 증명하는 거죠. 예를 들어, Rust로 만든 고성능 도구와 React로 만든 웹 애플리케이션을 함께 포함하는 것이 균형잡힌 접근이에요.
Q2. 어떤 비주류 기술을 선택해야 할지 모르겠어요.
A2. 관심 분야와 취업 목표를 먼저 정하세요. 웹 백엔드에 관심이 있다면 Go나 Elixir를, 시스템 프로그래밍이라면 Rust를, 데이터 분석이라면 Julia를 추천드려요. 학습 난이도와 취업 시장 수요도 함께 고려하는 것이 중요해요.
Q3. 프로젝트 규모는 어느 정도가 적당한가요?
A3. 2-3주 정도의 시간을 투자해서 완성할 수 있는 규모가 적당해요. 너무 간단하면 기술적 깊이를 보여주기 어렵고, 너무 복잡하면 완성하기 어려우니까요. 핵심 기능에 집중하고, 추가 기능은 시간이 될 때 점진적으로 확장하는 것이 좋아요.
Q4. 문서화는 어느 정도까지 해야 하나요?
A4. README 파일에는 프로젝트 소개, 실행 방법, 주요 기능, 사용된 기술을 포함해야 해요. 코드 주석도 중요하고, 특히 비주류 기술의 독특한 부분은 더 자세히 설명해주세요. 가능하다면 API 문서나 아키텍처 다이어그램도 추가하는 것이 좋아요.
Q5. 오픈소스 기여와 개인 프로젝트 중 어느 것이 더 중요한가요?
A5. 둘 다 중요하지만 목적이 달라요. 개인 프로젝트는 설계 능력과 완성도를 보여주고, 오픈소스 기여는 협업 능력과 커뮤니티 참여를 증명해요. 이상적으로는 둘 다 포함하되, 시간이 제한적이라면 개인 프로젝트를 먼저 완성하는 것을 추천드려요.
Q6. 면접에서 비주류 기술에 대해 어떻게 설명해야 하나요?
A6. 기술 선택의 이유부터 시작하세요. 어떤 문제를 해결하려고 했고, 왜 그 기술이 최적의 선택이었는지 설명하는 거예요. 그 다음에 기술적 특징과 구현 과정의 어려움, 그리고 최종 성과를 순서대로 설명하면 됩니다. 비교 데이터가 있다면 더욱 설득력이 있어요.
Q7. 비주류 기술 학습에 얼마나 시간을 투자해야 하나요?
A7. 기술마다 다르지만 보통 1-3개월 정도 집중적으로 학습하면 포트폴리오 프로젝트를 만들 수 있어요. 매일 1-2시간씩 꾸준히 하는 것이 중요해요. 문법을 익히는 데 2-3주, 프레임워크나 라이브러리 학습에 2-3주, 실제 프로젝트 구현에 4-6주 정도로 계획하세요.
Q8. 포트폴리오 프로젝트를 실제 서비스로 배포해야 하나요?
A8. 가능하다면 배포하는 것을 추천드려요. 실제 운영 환경에서의 경험은 정말 값지거든요. Heroku, Vercel, Railway 같은 무료 서비스를 활용하면 비용 부담 없이 배포할 수 있어요. 배포 과정에서 겪는 문제들과 해결 방법도 좋은 경험담이 될 수 있답니다.